车辆逆行识别检测系统通过opencv+yolo网络深度学习技术，车辆逆行识别检测系统对现场画面中车辆逆向行驶行为进行检测抓拍预警。...若车辆逆行识别检测系统检测到道路上有车辆逆向行驶时，车辆逆行识别检测系统则抓拍预警。...OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。图片我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。
车牌识别，本是图像领域中，非常成熟的一个应用，也是目前无处不在的停车场自动收费设备的技术基础。前言本文将使用c#语言，winform框架开发一个车牌识别系统M=,不借助任何框架，纯算法。...效果使用工具Visual Studio 2019思路打开要识别的车牌对车牌进行去雾操作接着进行灰度化操作灰度均衡化中值滤波sobel边缘检查车牌定位车牌灰度化车牌二值化车牌区域化车辆识别总结该源码对想研究车牌识别的开发还是挺有帮助的
车辆轮轴监控识别系统根据神经网络图像识别算法与边缘计算加视觉识别技术结合在一起，以保证算法识别的准确性。...车辆轮轴监控识别系统利用前端监控摄像头实时监控视频流上传至系统服务器，车辆轮轴监控识别系统实时读取抓拍图片进行识别与分析。对外输出车辆轮轴数量、车牌或警报信息。...那样，车辆的种类将立即测算轴重，并查询车牌号码这样既避免了有些车主恶意装载货物，还可以拒绝超重和超限额的车辆进到高速路。...车辆轮轴监控识别系统应用最新神经网络算法和云计算来应用已有的监控监控摄像头替代人类的眼睛，并自动识别交通卡口处货车车辆的轮轴数。...车辆轮轴监控识别系统依据输入轮轴识别的数量，限定货车车辆的载重标准和收费标准，以护卫车辆在道路上的安全安全驾驶交通出行高效率。
车辆逆行识别预警系统通过Python+yolov5网络模型计算机算法技术，车辆逆行识别预警系统对道路来往行驶车辆出现逆行行为及时预警存档。...以YOLOv5s的结构为例，原始608x608x3的图像输入Focus结构，采用切片操作，先变成304x304x12的特征图，再经过一次32个卷积核的卷积操作，最终变成304x304x32的特征图。
车辆占用应急车道识别抓拍系统通过opencv+python人工智能识别技术，车辆占用应急车道识别抓拍系统对高速公路应急车道进行不间断实时监测，当车辆占用应急车道识别抓拍系统监测到应急车道上有车辆违规占用时...OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
方案概述：针对车辆违停、监管难度大这一现象，深学科技借助AI视频分析技术和视频监控技术，在禁停区、主干道、消防通道、停车场等区域部署监控摄像头，之后将摄像头统一接入AI智能分析盒子进行AI智能分析检测，...能对区域内车辆违停行为进行及时的抓拍、告警，随后将信息推送至上层管理平台，管理人员可以及时进行查看处理。...在禁停区域内部署监控摄像头，通过AI分析来对区域内的车辆进行实时的监控和检测。...准确快速的对区域内的车辆进行自动识别，对目标车辆违停行为进行检测、抓拍、告警推送，将现场识别到的信息推送到上级管理平台，工作人员看到信息后对现场情况进行及时的处理，提高监管的效率和准确率；2、充分利旧，
工地车辆未冲洗识别抓拍系统主要是对施工工地的出入的车辆进行冲洗监管、冲洗识别、未冲洗告警。工地车辆未冲洗识别抓拍系统 由现场监控摄像头与后台系统构成。...利用前端摄像头正对施工工地进出口对来往车辆实时分析识别清洗情况，将违规未清洗车辆，抓拍报警，并上传到系统后台。近些年，伴随着环境卫生整治规定的不断提升，空气指数日益变成环境监测的关键指标。...因而，对工程车辆的管理至关重要。要确保每辆车离去施工工地时车体环境整洁，不把风沙送到城市道路。...工地车辆未冲洗识别抓拍系统，借助工地现场已经安装好的摄像头对进出工地的车辆实时分析识别，将没有冲洗的车辆信息抓拍记录下来，并且识别车牌信息，向监控后台平台发送相关违规车辆信息数据。...同步将违规车辆信息发送给相关人员的手机上。图片
，从中可以挖掘到很多好玩的数据，它有个文件VehicleInfo.mat， 从这个文件中可以获取到车辆的标注信息，每个车辆的ROI区域，车辆类型，我用python读取了这个文件，保存了每个ROI的车辆图像...，这样我就得到了车辆属性数据集。...，完整的车辆属性识别网络结构如下： 1VehicleAttributesResNet( 2 (cnn_layers): Sequential( 3 (0): Conv2d(3, 32, kernel_size...，实现车辆检测，在把车辆的ROI区域作为输入，使用训练好的模型，实现了车辆属性识别，最终使用一段视频，验证车辆属性识别的模型，实时运行车辆属性识别结果如下： ?...xmax = iw - 1 37 if ymax >= ih: 38 ymax = ih - 1 39 40 # 车辆属性识别
工地车辆未冲洗识别抓拍系统 智慧工地通过出入口摄像头，工地车辆未冲洗识别抓拍系统 智慧工地可以对每辆要出施工工地的工程车辆的清洗实现自动识别判定。...如果工地车辆未冲洗识别抓拍系统 智慧工地识别到车辆冲洗不合格，工地车辆未冲洗识别抓拍系统 智慧工地就会自动进行抓拍并将违规车辆信息回传给智慧工地系统平台。...基准网络-基准网络通常是一些性能优异的分类器种的网络，该模块用来提取一些通用的特征表示。YOLOv5中不仅使用了CSPDarknet53结构，而且使用了Focus结构作为基准网络。...Neck网络-Neck网络通常位于基准网络和头网络的中间位置，利用它可以进一步提升特征的多样性及鲁棒性。虽然YOLOv5同样用到了SPP模块、FPN+PAN模块，但是实现的细节有些不同。
危化品道路运输车辆识别抓拍依据公安机关内部网络设计开发的危化品运输车辆智能化监管综合服务平台，联接国内各地危化品驾驶人员数据库管理，马上把握危化品运输车辆的动态信息，马上预警信息风险性和安全隐患。...本市危化品道路运输企业应改造运输车辆汽车驾驶室、车子前后端、储存罐（车箱）的车辆视频机器设备，并具备及时传送作用。...建立车辆运行监督数字管理服务平台，与本地行业主管部门监管平台对接，进行车子运作智能控制系统检验预警信息，马上提示驾驶员改正违反规定行为。...危化品道路运输车辆识别抓拍软件、安全驾驶线路监管系统软件、安全运行预警信息和自食其力救助系统软件、专用型停车管理系统、货品解决管理方案系统软件、贷款逾期查验警报改正系统软件、驾驶培训文化教育管理方案系统软件和根监管系统软件...，完成危化品运输车辆的整个过程、无空隙管理。
如下图a，我们统计了几个数据集，每类样本的个数，发现多数车辆类别少于10张训练图像。就导致了整体intra-class 类内的变化有限。...最后我们还可视化了学到的特征，集中在比较有鉴别力的区域：比如车头灯 和 轮胎上。 ?...---- 其他资源： - 我也做了一些车辆重识别论文/数据集的收集：https://github.com/layumi/Vehicle_reID-Collection 欢迎大家关注，把新的paper...京东AI组 也提供了很棒的汇总车辆reid，做了很多这方面的工作：（https://github.com/JDAI-CV/VeRidataset ）提供了VeRi-776 数据集的排行榜 还有北大的工作有很多...备注：车辆
本文我们接着来看看，在完成了人脸注册之后我们该如何识别出用户的人脸特征，从而通过人脸识别获取用户信息。...流程是这样的 提取图片中的人脸 → 与我们已经注册过得特征集合进行特征匹配 → 匹配程度最高的作为最终识别结果 这一过程是放在一个子线程中运行的，代码如下： //人脸识别线程 class FRAbsLoop...AFR_FSDKFace result = new AFR_FSDKFace(); //人脸特征 //全部已经保存的人脸特征集合 List...在获得这个信息后，我们调用FR人脸识别引擎识别出特征值信息，然后使用AFR_FSDK_FacePairMatching特征值匹配方法，一一的与我们程序中原来存储的人脸特征进行匹配，取出其中匹配值最高的那组特征值...，获取该特征值的注册名。
最近对人工智能、计算机视觉等一类的东西很感兴趣，突发奇想想做一个停车场管理系统，从其中就需要车牌识别，于是尝试学习并尝试做一下这个yolo车牌检测识别的项目。...每个车辆在视频中分配一个唯一的 ID，以便后续识别和关联车牌信息。...# 追踪车辆 track\_ids = mot\_tracker.update(np.asarray(detections\_)) 检测车牌 对于每帧图像，使用车牌检测模型来识别车牌。...在这一部分，逐帧读取视频，并根据识别结果在每帧上绘制车辆和车牌的边界框。...至此，代码结束，理解并实现车辆车牌识别代码对我这样的小白还是有些困难，还需多实践，多学习 yolov8 的相关项目及知识，加油加油！
OpenCV 中提供了关于人脸识别的算法，它主要使用 Haar 级联的概念。...1.Haar 特征 人脸识别使用 Haar 级联分类器，通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与 已知对象是否匹配。...Haar 特征分为 4 种类型：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。将这些特征组合成特征模板，特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白 色矩形像素之和减去黑色矩形像素之和。...Lienhart R．等人对 Haar-like 矩形特征库做了进一步 扩展，扩展后的特征大致分为 4 种类型——边缘特征、线性特征、圆心环绕特征和特定方向 特征，如图 1所示。...这些计算是重复的，因为遍历图 像时反复遍历了同一个像素点，而这会导致系统运行速度缓慢且效率低下，并且这对构建一个 实时的人脸识别系统来说是不可行的，因为卡顿会造成用户体验不好的情况。
车辆检测及型号识别广泛应用于物业，交通等的管理场景中。通过在停车场出入口，路口，高速卡口等位置采集的图片数据，对车辆的数量型号等进行识别，可以以较高的效率对车型，数量信息等进行采集。...如商场停车位的规划，路况规划，或者公安系统追踪肇事车辆等等。 代码获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 车辆 即可获取。 本项目中，将实现一个车辆检测的工业级系统。...需要利用tensorflow提供的slim图片分类框架和物体检测框架实现一个可以对任意图片进行车辆检测的系统 评价标准 系统要求能检测任意图片并给出合理的输出，需要给出合理的评价指标，例如map等。...可以输出并显示图片中车辆的位置和型号等信息。没有车辆的图片可以给出没有检测到的提示。 本项目用到一个车辆分类的数据集。...推荐的输入方式有： 命令行直接指定待识别文件 搭建一个web系统，使用表单方式上传文件 搭建一个native程序，使用pyqt等GUI框架搭建GUI界面 推荐的输出方式： 将检测结果写入文件 使用matplotlib
这里，没有直接采用之前的方案，是因为在设计的时候，发现直接采用颜色等直接特征提取然后进行二值化处理的方法，如果视频中出现颜色类似的区域，则很有可能错误的定位，例如在公交车中车牌区域范围和前窗以及部分的背景比较相似...这里，定位的算法，我们使用的是HOG特征提取和Adaboost的算法进行定位。...步骤二：训练识别 之前给你的方案是使用SVM进行训练识别，后来考虑了一下，这里稍微变了下，采用BP神经网络进行训练识别，因为采用SVM只针对2分类识别，所以效果不佳，所以采用BP神经网络进行训练识别...运行 得到如下结果： 步骤三：整体的车牌识别 通过上面的分析，我们所这里的整个算法流程如下所示： 最后仿真结果如下所示： 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处
目前国内的车牌识别技术已经日益成熟，随着智能交通技术应用的不断加深，业界迫切希望提取更多元的车辆信息，除车牌号码外，还需要车辆的厂牌、型号以及颜色等信息特征。...这些特征在停车场无人管理、交通事故处理、交通肇事逃逸、违章车辆自动记录等领域具有广泛而迫切的应用需求。 ?...技术实现途径 机动车厂牌型号识别技术分为多个环节，一般是通过对摄像机采集的数字图像进行去噪、增强、车标定位、特征提取、识别等分析完成。...、车头区域的定位、变形和倾斜校正、去除运动和成像造成的模糊、车辆特征的定位和识别、海量特征的选取和决策等多个环节来实现。...、散热格栅等各个部分的外形轮廓、相对位置、颜色、纹理等多种特征，组成了海量的辅助分类信息，与厂牌型号识别的结果一起最终通过可在线学习的特征决策模块，得到综合可信度评价，从而得到最终的识别结果。
CodeFun 算法的识别过程并不依赖于设计稿中任何的手工标注、特殊编组或特定规范，所以设计师按照原有的流程和设计风格正常输出即可，零新增工作量、零学习成本。
人脸识别的需要的数据集可以自己制作，也可以从网上免费下载。我这里选了人脸识别中入门级别的一个数据集ORL人脸库，不得不说，我是在CSDN下载的这个库，花了我7个金币来着。...然后人脸识别的时候需要判断一张图像是不是人脸，opencv可以使用Harr特征的分类器或者LBP特征的分类器，我们这里使用Harr特征的人脸级联分类器，对应的xml格式的模型文件可以在opencv项目中找到...人脸识别 OpenCV有3种人脸识别算法，Eigenfaces,Fisherfaces和Local Binary Pattern Histogram。...这几个算法都需要对图像或视频中检测到的人脸进行分析，并在识别到人脸的情况下给出人脸类别的概率。我们在实际应用中可以通过卡阈值来完成最后的识别工作。...就调用特征脸法开始拟合数据，然后人脸识别并打印到摄像头窗口上即可。
智能分析网关可支持AI视频智能分析功能，通过对场景中的监控视频图像进行智能识别与分析，可提供人脸、人体、车辆、烟火、物体、行为等识别、抓拍、比对、告警等服务，支持对场景中的异常及违规现象进行精准研判、数据分析...近期智能分析网关新增了烟火识别算法，今天来分享一下具体配置及使用步骤。...烟火识别及告警的配置流程如下：1）在算法后台配置好烟火识别算法；2）设置好算法检测区域；3）配置完成后，可以在EasyCVR平台接收到烟火告警通知。...，如图：图片图片图片图片4）烟火告警的所有历史信息均可以在EasyCVR视频融合平台中【 AI智能分析】-【烟火检测】中查看，如图：图片智能分析网关内置10多种AI算法，具备超强AI算力，可精准抓拍及识别人...、车、物、行为等，实现毫秒级反应，识别度高、误识率低，可支持800万高清分辨率，应用场景十分广泛，包括：通用安防、智慧安监、明厨亮灶、智慧景区、智慧校园、在岗离岗、区域安全监测、加油站安全监管等。
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